ได้เปรียบชัด
Brazil · 83.7%
ผล 1X2: Brazil 83.7% (Poisson + Elo; λ เจ้าบ้าน 0.35, λ ทีมเยือน 2.50)
พยากรณ์ AI รายนัด
| ผล | ความน่าจะเป็น |
|---|---|
| Scotland | 2.9% |
| เสมอ | 13.4% |
| Brazil | 83.7% |
ความน่าจะเป็นเส้น gol Poisson
| เส้น | สูง | ต่ำ |
|---|---|---|
| 0.5 | 93.6% | 6.4% |
| 1.5 | 78.4% | 21.6% |
| 2.5 | 54.2% | 45.8% |
| 3.5 | 31.9% | 68.1% |
| 4.5 | 16.0% | 84.0% |
แนวโน้มการแข่ง
สูง 2.5 ประตู
54.2%
สมดุล
ต่ำ 2.5 ประตู
45.8%
ทั้งสองทีมยิงได้
27.8%
น่าจะเป็น
คลีนชีตมีแนวโน้ม
72.2%
รวม λ Poisson = 2.85 (สูง 2.5 54.2% · ต่ำ 2.5 45.8%)
BTTS ไม่ 72.2% — อย่างน้อยหนึ่งฝ่ายไม่ยิงในความน่าจะเป็นร่วม
สกอร์ที่เป็นไปได้มากที่สุด
| สกอร์ | ความน่าจะเป็น |
|---|---|
| 0-2 | 18.1% |
| 0-3 | 15.1% |
| 0-1 | 14.5% |
| 0-4 | 9.4% |
| 1-2 | 6.3% |
เซลล์ Poisson สูงสุด: 0-2 18.1% (ความแปรผันสกอร์แม่นยำสูง)
สรุปโมเดล
1X2 จาก λ Elo (0.35 / 2.50): เจ้า 2.9%, เสมอ 13.4%, เยือน 83.7% ที่มา: Poisson Dixon–Coles — ไม่ใช่ราคาเจ้ามือ
ความชัดของการพยากรณ์
ความชัด:
สูง
ความชัดเชิงคุณภาพของ 1X2 — ไม่ใช่ช่วงความเชื่อมั่นที่ calibrate แล้ว
- ผลนำ 83.7% นำอันดับ 2 70.3 pp
FAQ
คำนวณความน่าจะเป็นชนะอย่างไร?
λ เจ้าบ้าน/เยือนคำนวณจาก Elo และพารามิเตอร์ทournament แล้วใส่ตาราง Poisson Dixon–Coles เพื่อได้ 1X2 เส้น gol และสกอร์บนหน้านี้
หน้านี้เป็นคำแนะนำเดิมพันหรือไม่?
ไม่ OddsGPT แสดงความน่าจะเป็นโมเดลเพื่อข้อมูลเท่านั้น ไม่แนะนำการเดิมพันหรือขนาด stake
xG / λ หมายถึงอะไรที่นี่?
λ คือประตูที่คาดก่อนจำลองความแปรผัน เป็นอินพุต Poisson ไม่ใช่สถิติ xG หลังแข่ง
ทำไมความน่าจะเป็นสกอร์แม่นยำต่ำ?
แม้สกอร์ที่น่าจะเป็นที่สุดมักต่ำกว่า 15% เพราะหลายชุดแบ่งความน่าจะเป็น — ปกติใน Poisson
